, 杨松1, 闻邦椿1, 战明2 1. 东北大学 机械工程与自动化学院，辽宁 沈阳 110819;
2. 东北大学 信息科学与工程学院，辽宁 沈阳 110819
收稿日期：2019-01-04
基金项目：国家自然科学基金资助项目(51705068)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N170302001)。
作者简介：姜世杰(1985-)，男，辽宁营口人，东北大学讲师，博士;
闻邦椿(1930-)，男，浙江温岭人，东北大学教授，博士生导师，中国科学院院士。
摘要：针对高速列车外流场气动噪声完成了在线实验测试研究，对列车模型进行了简化并确定了合理性；进行了列车模型湍流流场模拟，完成了列车远场气动噪声的预测研究.研究表明，合理缩短列车不会改变车身表面声功率分布规律；高速列车气动噪声属于宽频带噪声；在频率范围(0~ 5 000 Hz)内气动噪声仿真与实验结果吻合较好，说明仿真方法准确度高；列车转向架处湍流最为剧烈，其次为车头鼻锥处；车身表面的气流最为平缓，进一步说明缩短列车模型的合理性.所提出的仿真方法能够为高速列车的结构优化设计提供依据，并能验证高速列车气动噪声控制方法的有效性.
关键词：气动噪声高速列车在线实验预测噪声控制
Study on Characteristics of the External Aerodynamic Noise of High-Speed Trains
JIANG Shi-jie1
, YANG Song1, WEN Bang-chun1, ZHAN Ming2 1. School of Mechanical Engineering & Automation, Northeastern University, Shenyang 110819, China;
2. School of Information Science & Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China
Corresponding author: JIANG Shi-jie, E-mail: jiangsj@me.neu.edu.cn.
Abstract: The on-line experiments were carried out to illustrate that it is reasonable to simplify the high-speed train model. The turbulent air flow of the train model was simulated, and the far-field aerodynamic noise generated by high-speed trains was predicted. It was found that reasonably shortening the car body will not influence the distribution of the sound power level generated by the train surface. The aerodynamic noise of high-speed trains is a typical broadband noise in a wide frequency scope(0~5 000 Hz), the simulated aerodynamic noise agrees well with the measurement, and the simulation method is reliable. The turbulence is most severe at the bogie, followed by the nose cone. The air flow on the body surface is most gentle, further confirming the rationality of shortening the train model. The simulation method proposed can provide a basis for structural optimization design of high-speed trains and verify the effectiveness of the aerodynamic noise control method for high-speed trains.
Key words: aerodynamic noisehigh-speed trainon-line experimentpredictionnoise control
近年来，我国高速铁路全面发展，对物质资源流动、人民生活便捷以及经济发展起到了极大的促进作用.然而，列车气动噪声随着运行速度的提高会急剧增大，造成车内舒适性和沿线民众身心健康的恶化，甚至导致周围环境(建筑物和设施等)的疲劳破坏，严重阻碍了高铁技术的进一步发展.根据声压级与车速的对应关系[1-2]，在低速时(< 250 km/h)，轮轨是最主要的声源；而当高速运行时(≥250 km/h)，气动噪声将最为突出[3-5].因此，研究高速列车气动噪声的精确仿真模拟，从根本上提出切实可行的控制方法，意义重大，影响深远.
当前，针对高速铁路气动噪声的实验测试主要依托于风洞实验，即基于运动相对性和流动相似性原理，通过分析风洞中列车模型与人为控制产生的气流间的相互作用，完成实际列车的空气动力学特性的模拟研究.但风洞实验受到严格的尺度限制，还存在成本高昂、干扰因素多等明显的局限性[6]；在数值研究方面，刘凤华等[7-8]基于Lighthill声类比理论预测了高速列车气动噪声，发现该噪声的能量分布在很宽的频带内，无明显的主频，属于宽频噪声；在低频时能量较大，在高频时能量较小.流体力学数值模拟技术的进步和发展，虽然为相关研究提供了更多的依据，但是普遍缺少可靠的实验结果的验证.本文将Lighthill-Curle理论应用于仿真计算[9-11]，完成了列车远场气动噪声的预测研究；同时，与在线实验(在高速铁路沿线进行列车气动噪声的实地实验)研究相结合，确定了数值分析方法的正确性以及列车表面气动噪声的分布规律和特点，为评估列车噪声水平、优化列车结构提供理论依据和支持.
1 实验研究本文利用自主设计搭建的噪声测试平台(如图 1所示)，克服诸多困难(如环境复杂、识别难度大等)，完成了列车外流场气动噪声的在线实验研究.测试平台主要包括支架、BNC线缆、传声器(BSWA-MP201)、NI USB-4431采集卡、测速仪(Bushnell 101921)以及计算机等设备.其中，激光测距仪主要用于确定监测点的位置，测速仪用于获取列车的行驶速度.本实验方法简单便捷且节约成本，测试结果真实、准确，可重复性强.
图 1(Fig. 1)
 | 图 1 气动噪声在线测试设备Fig.1 On-line testing device for measuring aerodynamic noise (a)—噪声采集系统；(b)—测速仪；(c)—激光测距仪. |
根据ISO 3095:2005，两个传声器与铁路中心线的距离为7.5 m，高度分别为1.5和3.5 m，如图 2所示.在进行气动噪声分析时，需考虑环境背景噪声的影响，因此在无列车经过时，采集了多组环境背景噪声信号；当列车经过测试平台时，采集气动噪声和速度实时信号，完成高速列车外流场气动噪声的在线实验测试.为了保证结果的准确性，本文共完成了5组背景噪声和16组列车气动噪声信号的采集.
图 2(Fig. 2)
 | 图 2 在线实验监测点Fig.2 Monitoring points of the on-line test |
列车气动噪声与环境背景噪声的时域信号图谱如图 3所示.可见，气动噪声要明显高于背景噪声，两者声压级相差10 dB以上，根据噪声叠加原理[1]，环境背景噪声对列车气动噪声的影响可忽略不计，因此本文高速列车的实验结果准确、可靠.此外，气动噪声的峰值集中在头车和尾车位置，而由于车身表面平整，曲率几乎无变化，产生的气动噪声对总体噪声的影响很小.因此，适当缩短平整的车身或中间车厢的长度，不会影响车身表面声功率级的分布状况.
图 3(Fig. 3)
 | 图 3 列车气动噪声和环境背景噪声实时信号Fig.3 Measured aerodynamic noise and background noise of high-speed trains in the time domain |
2 仿真研究2.1 模型准备通过在线实验研究可知，车身长度对整体气动噪声影响较小，利用头车和尾车建立全尺寸三维简化模型代替整车进行分析不会影响列车声功率分布的基本规律，且能够简化计算，提高仿真速度.因此，本文针对CRH380B型高速列车的物理模型进行了简化，如图 4所示，其长、宽、高尺寸分别为51.4，3.4和3.7 m.
图 4(Fig. 4)
 | 图 4 简化的整车模型Fig.4 Simplified whole train model |
为保证列车周围流场域的真实性，模拟域范围较大，其入口边界与车头的距离为20 m，出口边界距离车尾40 m，侧面边界与车身中线的距离为20 m.为进一步提高计算效率，基于列车模型的对称性，仅针对对称模型的一半进行分析.网格划分策略为混合网格法，即以面单元划分车身表面，而以体单元划分空间流场域.列车外表面共3层三棱柱形边界层，厚度分别为1.25，1.5和1.8 mm，为更准确地模拟车身表面复杂的气体流动状态，网格数总计约为600万个(8 000个/m2)，如图 5所示.
图 5(Fig. 5)
 | 图 5 流域网格划分Fig.5 Model mesh structure of the flow field |
2.2 仿真计算本文利用FLUENT完成了高速列车外流场气动噪声的仿真计算[12].首先，应用Realizable-湍流模型模拟列车外部的稳态流场情况[13]，其输送方程为
 | (1) |
 | (2) |
其次，提取稳态流场中各节点的湍流动能和湍流耗散率，确定各节点处的声功率[14-15]，其表达式为
 | (3) |
然后，利用大涡模拟方法(LES)结合稳态流场的计算结果完成瞬态流场的模拟，获取列车外表面的压力分布情况[2]；最后，利用Lighthill-Curle声类比理论[10-11]完成列车外流场气动噪声的预测，表达式为
 | (4) |
 | (5) |
为定量分析仿真结果的正确性，需与实验结果进行对比分析，因此，在流场域布置了2个监测点，用以采集气动噪声的仿真结果.监测点位置与前文实验中选取的测点位置一致.
3 结果分析列车表面涡流的运动会产生脉动压力，进而辐射声压，但涡流难以直观显示，需通过分析外表面速度和压力分布情况间接地确定列车表面的空气流动状态.图 6a为车头表面气流速度矢量图，可以看出在转向架、车头向车身过渡等形状突变较大处，气流分离明显，迫使气流速度加大；而由于车头鼻锥处正面接触气流，阻碍其继续流动，气流流速相对较低.
图 6(Fig. 6)
 | 图 6 车体表面气流速度云图Fig.6 Air velocity around the train (a)—车头；(b)—车尾. |
在图 6b所示的列车尾部，气流重新合并，合并时上下两部分气流相互影响，速度降低，方向有所变化.由于受到地面的影响，列车尾部下半部分速度较小.
图 7a所示为车头表面静压力云图.车头转向架形状极不规则，该处的流体流动最为剧烈复杂，正压力也最大，达到4 940 Pa；气流因受到列车头部的压缩，在其附近形成正压区，且压力梯度大、变化剧烈，车头鼻锥处正压力较大，达到4 060 Pa；前车窗与车头的连接区域为非流线型结构，因而出现了较大的正压力(2 310 Pa)；由于头车车头向车身过渡处曲率变化明显，空气绕流速度加快且指向斜上方，该区域呈现真空状态，表面承受负压力的作用，最高达到-1 200 Pa.而两车厢车身表面平整，曲率几乎无变化，致使承受的压力较小，说明了缩短车身长度(简化模型)进行分析的合理性.由于空气黏性的作用和尾部旋涡的影响，尾车车身到车尾的变截面处出现较大负压，车尾处压力变化剧烈，压力梯度较大，如图 7b所示.
图 7(Fig. 7)
 | 图 7 列车表面静压力云图Fig.7 Static pressure of the train surface (a)—车头；(b)—车尾. |
本文采用等效连续A计权声级对高速列车气动噪声进行评价.图 8对比分析了高速列车气动噪声信号的1/3倍频程A计权声压级的仿真和测试结果.可以看出，高速列车气动噪声的频率范围较大，属于宽频带噪声[7-8]，验证了数值分析的结果.
图 8(Fig. 8)
 | 图 8 监测点处的气动噪声信号Fig.8 Aerodynamic noise signal obtained at the monitors (a)—监测点1；(b)—监测点2. |
在整个频率范围内(0~5 kHz)，仿真结果和实验结果吻合度都较好，最大误差仅为5%，如图 8a中2 kHz处所示.这是由于仿真模型在车门、车窗处做了简化处理，而实际结构会导致更为剧烈的湍流流动，增大气动噪声，因此仿真结果低于实验结果.
通过对比分析确定了应用整车简化模型进行仿真研究的合理性和正确性，即缩短列车车身，不会改变列车表面声功率分布的基本规律.综上分析可知，高速列车气动噪声的模拟仿真结果与在线实验结果基本一致，仿真模型正确、可靠.
4 结论1) 车身产生的气动噪声对总体噪声的影响小，合理地缩短列车模型不会改变列车车身表面声功率分布的基本规律.
2) 列车转向架处湍流最为剧烈，其次为车头鼻锥处；车身表面的气流最为平缓，进一步说明缩短列车模型的合理性.
3) 高速列车气动噪声没有明显的频率段，而是在较宽的频率范围内分布，属于宽频带噪声.
4) 在整个频率范围内(0~5 000 Hz)，气动噪声的仿真与实验结果吻合较好，仿真模型正确、可靠.
5) 本文提出的仿真方法能够为高速列车的结构优化设计提供依据，并能验证高速列车气动噪声控制方法的有效性.
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